使用非侵入性微抽吸装置研究婴儿特应性湿疹的皮肤生物标志物

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦婴儿特应性湿疹的皮肤生物标志物研究。研究通过非侵入性微抽吸装置从婴儿皮肤表层提取微量组织间液,比较健康皮肤与湿疹皮肤的免疫信号差异,以加深对湿疹炎症机制的理解

King's College LondonKing's College London
clinicaltrials
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时间序列分类EczemaAtopic DermatitisAtopic Eczema
Cutaneous Biomarkers in Atopic Eczema Using a Non-Invasive Micro-Suction Device in Babies

基本信息

模态
时间序列
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-09

资源简介

使用非侵入性微抽吸装置研究婴儿特应性湿疹的皮肤生物标志物

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦婴儿特应性湿疹的皮肤生物标志物研究。研究通过非侵入性微抽吸装置从婴儿皮肤表层提取微量组织间液,比较健康皮肤与湿疹皮肤的免疫信号差异,以加深对湿疹炎症机制的理解。计划招募 30 名婴儿,其中 15 名健康、15 名患湿疹,参与者需参加一次持续 1 至 1.5 小时的访视。数据可用于探索婴儿湿疹相关的免疫信号特征及生物标志物(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):病症:湿疹、特应性皮炎、特应性湿疹。湿疹是一种影响全球多达 20% 儿童的皮肤疾病,且患病人数正在增加。我们的目标是通过研究湿疹婴儿与健康皮肤婴儿皮肤中免疫信号的差异,来加深对湿疹的了解。为此,研究人员将温和地使用一种非侵入性装置,从婴儿皮肤表层提取微量液体(组织间液)。通过研究这些样本,研究人员希望比较健康皮肤与受湿疹影响皮肤的免疫信号。本研究旨在加深我们对湿疹为何引起炎症以及参与该过程的具体信号的理解,尤其是在婴儿中。总共将招募 30 名婴儿,其中 15 名健康,15 名患有湿疹。他们将被邀请参加一次持续 1-1.5 小时的访视。

【主题与分类】

主题标签:Eczema、Atopic Dermatitis、Atopic Eczema。本站分类:皮肤疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07228962

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

疾病:湿疹、特应性皮炎、特应性湿疹。湿疹是一种皮肤疾病,全球多达20%的儿童受其影响,且患病人数正在不断增加。我们的目标是通过研究湿疹患儿与健康皮肤婴儿之间皮肤免疫信号的差异,来加深对湿疹的了解。为此,研究人员将使用无创设备轻柔地从婴儿皮肤表层提取少量液体(间质皮肤液)。通过研究这些样本,研究人员希望比较健康皮肤与受湿疹影响皮肤的免疫信号。本研究旨在加深我们对湿疹为何引起炎症的理解,并识别参与这一过程的具体信号,尤其是在婴儿中。共将招募30名婴儿,其中15名健康,15名患有湿疹。他们将被邀请参加一次为期1至1.5小时的研究访视。在研究访视期间,将收集临床信息,如人口统计学资料、病史和合并症,以及湿疹治疗情况(如适用)和其他皮肤护理实践。

对于患有湿疹的婴儿,将进行湿疹面积和严重程度指数(EASI)评估。对于所有参与研究的受试者,将使用一种无痛、非侵入性设备从皮肤中提取间质皮肤液(ISF)样本,该设备耐受性良好,不会对婴儿造成任何疼痛或皮肤损伤。将采集用于评估皮肤微生物组的样本,包括以无痛方式采集的皮肤拭子和胶带条。还将进行皮肤屏障功能评估,如经皮水分流失(TEWL),帮助我们了解婴儿皮肤保持水分的能力。这是一种无痛且非侵入性的设备,不会给婴儿带来任何不适。

数据加载示例(图像类)

from PIL import Image
import glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)

# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path)  # 要求 子目录=类别

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